La irrupción en escena de DeepSeek-V3, otro gran modelo de lenguaje, esta vez desarrollado en China, añade prismas al debate que centra todas las conversaciones desde que se popularizase ChatGTP, de OpenAI, a finales de 2022.
Los sistemas de IA generativa se suceden, cada vez a menor coste, cada vez más eficientes, cada vez más capaces. O al menos eso señalan las organizaciones que los impulsan. Pero cabe preguntarse si la tendencia, el camino trazado por los actuales modelos multimodales, nos conduce a un resultado positivo. Es decir, ese si merece la pena tal y como están planteados.
Los pros y contras, no solo de la generativa (GenIA), sino de la IA en general, han sido presentados fervientemente en conferencias, artículos de opinión, documentales como Alter Ego, de RTVE…, que se suceden, salpicando cualquier esfera de diálogo, desde hace ya dos años. Y las conclusiones son tan dispares que la IA se presenta, a la vez, como solución y problema de los mismos temas: por ejemplo, el consumo energético. Para muchas personas, de hecho, se presenta como la solución a todo. Y eso es mucho decir.
Desde Carro de Combate queremos señalar algunos aspectos que nos parecen clave para dar respuesta a la gran pregunta: ¿qué tipo de IA debería fomentarse y con qué objetivos?.
- La automatización del empleo
La irrupción de la IA hizo saltar las alarmas, en primera instancia, entre la clase trabajadora. ¿Qué empleos y en qué medida estarían expuestos a esta tecnología? ¿Cuáles de ellos están abocados a la desaparición debido a la automatización? El informe de la OCDE Creación de empleo y desarrollo económico local 2024 señala que si bien “la IA generativa tiene el potencial de ayudar a enfrentar la escasez de mano de obra y aumentar la productividad”, pueden darse grandes disparidades: “podría agravar las brechas existentes de ingresos y productividad entre áreas urbanas y rurales”, recoge. De hecho, la OCDE estima que el 26 % de los trabajadores y trabajadoras estarían expuestos a la GenIA.
No en vano, la I Encuesta sobre IA e IA Generativa de Adigital mostraba en 2023 que un 65,9 % de las empresas que se habían subido al carro de esta tecnología aplicaba la automatización que esta permite en la mejora de la eficiencia operativa. Un 61 % la empleaban en el análisis de datos y toma de decisiones, un 53,6 % para la automatización de tareas y un 48,8 % de cara a la atención al cliente.
Sin embargo, este es solo uno de los debates que se suman a un listado cada vez mayor a medida que dicha tecnología se desarrolla.
2. El impacto medioambiental
El consumo de los recursos
Energía y agua. En 2030, la demanda energética de los centros de datos podría alcanzar un 3,21 % del consumo total de energía eléctrica en Europa: 98,52 TWh/a, según la Comisión Europea. Y solo el proyectado por Meta en Talavera de la Reina prevé un consumo de agua potable de 500 millones de litros anuales. ¿Cuánto cuesta mantener un centro de almacenamiento y procesado de datos desde el punto de vista energético? ¿Cuántos litros de agua se necesitan para entrenar un modelo de IA? Las huellas hídrica y energética alcanzan cifras nada desdeñables.
De hecho, tal y como recoge nuestra compañera Laura Rodríguez en un reportaje publicado en el Anuario de Consumo Crítico de 2025 sobre el verdadero coste del auge de los centros de datos, un 21 % de la energía consumida por Irlanda en 2023 procedía de estas instalaciones. Por otra parte, según la Agencia Internacional de la Energía (AIE), realizar una pregunta a ChatGPT consume 10 veces más electricidad que una búsqueda de Google. Y “las infraestructuras relacionadas con la IA pronto podrían consumir seis veces más agua que Dinamarca”.
Un ejemplo muy esclarecedor de la demanda energética actual de este tipo de tecnología es que Google anunciaba en octubre de 2024 que recurriría a la energía nuclear para obtener “hasta 500 MW de nueva energía libre de carbono las 24 horas del día, los 7 días de la semana”.
Pero no solo los modelos avanzados de IA requieren, para responder a sus necesidades de procesamiento, una gran cantidad de energía. También la industria que facilita una pieza clave para la transformación y modernización de la economía en su transición digital: los microprocesadores.
Los chips lo inundan todo. Los semiconductores resultan imprescindibles en la industria tecnológica, especialmente en el desarrollo de la IA. Sin embargo, no es sencillo abastecer la demanda actual desde los centros de manufactura, a cuya cabeza se sitúa Taiwán, con serios problemas de abastecimiento energético en sus plantas, lo cual podría poner en jaque, incluso, la cadena de suministros.
Un problema para la salud
La huella ambiental de la IA en general y la GenIA en particular suscita otras problemáticas. Por ejemplo, el de la basura electrónica. La renovación de los dispositivos empleados en los centros de datos acarrea una cantidad de residuos de difícil tratamiento que, además, incluyen sustancias peligrosas como el plomo o el mercurio.
La basura electrónica asociada a la IA generativa podría alcanzar entre 1,2 y 5 millones de toneladas de basura acumulada hasta 2030, según una investigación publicada a finales del pasado año por la revista Nature Computational Science: E-waste challenges of generative artificial intelligence. Los responsables del documento, entre ellos Wang, P., Zhang, LY. y Tzachor, A., señalan que “la implementación de estrategias de economía circular a lo largo de la cadena de valor de GAI podría reducir la generación de residuos electrónicos en un 16-86 %. Esto subraya la importancia de la gestión proactiva de los desechos electrónicos”.
Dicha reducción se convierte en un objetivo prioritario cuando se toma conciencia del gran problema existente respecto al tratamiento de los desechos electrónicos. A menudo, estos acaban en países más vulnerables, como Ghana (el gran receptor de basura de occidente) donde se convierten en un foco de contaminación y en un problema para la salud debido a una manipulación deficiente y altamente peligrosa, y a la alta transferencia de los metales pesados, que terminan contaminando el agua y la tierra de los lugares en los que se depositan sin apenas control.
“La generación mundial de residuos electrónicos está aumentando cinco veces más rápido que el reciclaje documentado de residuos electrónicos”, señalaba The global E-waste Monitor 2024 de la ONU, donde se recogía que en 2022 se había batido el récord de 62 millones de toneladas (Mt) de residuos electrónicos generados, un aumento del 82 % respecto a 2010. Menos de una cuarta parte (22,3 %) de esa masa de residuos electrónicos había sido recogida y reciclada adecuadamente.
3. El peso de la IA en la distorsión de la realidad
El acceso a la información ha cambiado. Las generaciones más jóvenes se acercan a lo que acontece a través de las redes sociales. Así pues, el papel que juegan estas sobre la percepción de la realidad es cada vez mayor. Lo que ocurre, el quid de la cuestión, estriba en que estas están diseñadas, por así decirlo, para fomentar la interacción y el tiempo de permanencia en la propia red. De ahí que la tendencia sea a mostrar contenidos con los que a priori nos sentimos complacidos. Es decir, información que reafirma nuestra propia postura o manera de pensar. Y por otro lado está la necesidad de cribar la cantidad ingente de información que se mueve en estas plataformas. Un proceso de selección que ponemos en mano de los algoritmos y de herramientas de IA.
Alan Mislove, investigador y profesor de ciencias de la computación de la Universidad de Northeastern (EE UU), señalaba a finales del pasado año durante una entrevista concedida a elpais.es que los algoritmos tienen un peso cada vez mayor en la percepción que la sociedad, como usuaria de internet, tiene de la realidad. Aunque, señala, aún no se tienen datos fehacientes sobre cómo nos afectan realmente, por ejemplo, en nuestras tomas de decisiones, tanto las individuales como las colectivas.
Instrumentos como ChatGPT se han convertido, a su vez, en las herramientas principales a la hora de resolver dudas, aquellas que hasta hace dos años demandábamos a buscadores como Google. Y, al parecer, los sesgos en las respuestas son muchos y diversos. Varios estudios advierten de que la IA genera contenido machista, homófobo y racistas. Uno de ellos es el publicado por la Unesco el pasado año con motivo del Día de la Mujer: Challenging systematic prejudices: an investigation into bias against women and girls in large language models, donde se solicitan marcos normativos para frenar estos sesgos y garantizar la equidad.
A este punto podríamos añadir el de la pobreza lingüística, la pérdida de matices en favor de la economía y la eficiencia. Porque, aunque podría parecer un tema menor, preocupa cada vez más en el ámbito académico. La forma de escribir que al parecer impone la IA, más simple y estandarizada, puede llegar a calar en el lenguaje cotidiano, en la forma en la que nos comunicamos, según apuntan cada vez más expertos en lenguaje y comunicación.
4. Los trabajadores y trabajadoras fantasma
Se denominan así a las personas empleadas en países del Sur global para garantizar el funcionamiento de este tipo de tecnología a bajo coste. Se trata de trabajadores y trabajadoras en condiciones precarias que, tal y como señalan Muldoon, J. y Wu, B. A. en su artículo de 2023 Artificial Intelligence in the Colonial Matrix of Power, dan lugar a cadenas de suministro colonial. “El desarrollo y despliegue del aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) generan colonialismo de la IA, un término que conceptualmente se superpone con el colonialismo de datos, como una forma de injusticia”, explican. El estudio apunta al impacto negativo de esta tecnología sobre el medioambiente, por la extracción de recursos naturales y el consumo de energía, y a la imposición de “valores coloniales occidentales al Sur global”.
Según una noticia de la BBC de 2023, estas personas llevan a cabo tareas como el etiquetado de datos e imágenes necesario para el entrenamiento de la IA a cambio de un sueldo mínimo y en condiciones que no preservan el bienestar de las personas y los equipos de trabajo.
5. El gobierno de los datos y el bien común
Definición de responsabilidades civiles, derechos de los consumidores y consumidoras, interés común, gobierno democrático de los datos, justicia y universalidad… Crece el movimiento social, representado por ejemplo a través de las nuevas cooperativas de datos (que favorecen el empoderamiento de las personas al permitirles el control total sobre sus datos), que trata de hacer de la IA una herramienta por y para las personas, alejada de los sesgos, deepfakes, contenidos pornográficos y violentos, polarización informativa, la amenaza sobre los derechos de autor… Todo ello en favor de una gobernanza ética y segura de los datos, así como de alternativas a los modelos que imponen las multinacionales tecnológicas.
Por el momento, algunos grupos de comunicación han desarrollado decálogos de uso donde se establecen principios éticos para la incorporación de la IA en el trabajo diario, y la comunidad investigadora comienza a sentar directrices sobre el uso responsable de la inteligencia artificial generativa en la investigación.
Este hecho es importante porque se da la paradoja de que millones de profesionales en el mundo emplean la IA para su trabajo diario incluso cuando su organización no contempla su uso. Esta circunstancia resta transparencia en el uso de herramientas y en el tratamiento de datos.
Es cierto que últimamente parece hablarse más de las amenazas de la IA que de sus oportunidades. Pero es que esta es tan solo una herramienta al servicio de las personas. Y los derroteros que parecen tomar algunas de ellas hace que el optimismo decaiga respecto al uso de la IA, en general, y de los grandes modelos multimodales de IA generativa, en particular, como parte de soluciones prácticas y globales. De hecho, la GenIA parece inaugurar, como han señalado algunos expertos y expertas en la materia, “una nueva era de riesgos”. Sin embargo, como decimos, la IA es una tecnología (aunque hay quien duda de su neutralidad como tal) cuyo uso estará sujeto a los valores, retos y expectativas que volquemos en ella.
Imagen: mikemacmarketing